【摘要】文章从P2P网络借贷平台出现的风险事件出发，将问题平台的风险分类为平台运营风险、平台诈骗风险和平台信用风险。根据网上爬取的大样本数据，利用Relief F算法筛选平台风险来源的属性约简指标，统计分析平台风险的显著特征。通过设计随机森林模型，识别与预测三类平台风险；利用无序多分类Logit模型，估计三类风险发生的机会比。结果表明，风险平台具有预期收益率与借贷金额明显偏高，但资金来源不足，且借贷风险集中度较低的共同特征；提高平台流量、扩大前十大客户投资规模，能有效降低平台发生运营风险和诈骗风险的可能，而降低前十大借款人待还金额占比将减少平台信用风险的发生。